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03_apostila:08-simulacao

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03_apostila:08-simulacao [2020/09/23 17:09]
adalardo code
03_apostila:08-simulacao [2020/10/04 20:49] (atual)
adalardo
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-  * [[bie5782:03_apostila:​08-simulacao| Apostila]] +  * [[03_apostila:​08-simulacao| Apostila]] 
-  * [[bie5782:02_tutoriais:​tutorial9:​start|Tutorial]] +  * [[02_tutoriais:​tutorial9:​start|Tutorial]] 
-  * [[bie5782:01_curso_atual:​exerPermuta| Exercícios]] ​+  * [[01_curso_atual:​exerPermuta| Exercícios]] ​
  
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 ====== 8. Reamostragem e Simulação ====== ====== 8. Reamostragem e Simulação ======
  
-O R é uma ferramenta poderosa para simular situações e compará-las com padrões ​obeservados. O assunto é extenso, e aqui apresentaremos apenas exemplos simples das modalidades mais usadas dem ecologia. Para quem quiser se se aprofundar, um bom começo é Manly  (1997 ((Manly B. F. J., 1997 Randomization,​ bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 2nd Ed.,  Chapman and Hall, London))).+O R é uma ferramenta poderosa para simular situações e compará-las com padrões ​observados. O assunto é extenso, e aqui apresentaremos apenas exemplos simples das modalidades mais usadas dem ecologia. Para quem quiser se se aprofundar, um bom começo é Manly  (1997 ((Manly B. F. J., 1997 Randomization,​ bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 2nd Ed.,  Chapman and Hall, London))).
  
 ===== A Função ''​sample''​ ===== ===== A Função ''​sample''​ =====
Linha 35: Linha 35:
  
 Os dados que usaremos são numero de besouros no conteúdo estomacal de lagartos //​Phrynosoma brevirostrae//​ machos e femeas (Manly,​1997):​ Os dados que usaremos são numero de besouros no conteúdo estomacal de lagartos //​Phrynosoma brevirostrae//​ machos e femeas (Manly,​1997):​
-<code rsplus> 
  
 <code rsplus> <code rsplus>
Linha 73: Linha 72:
 Os gráficos de quantis téoricos indicam um forte desvio em relação à distribuição normal: Os gráficos de quantis téoricos indicam um forte desvio em relação à distribuição normal:
  
-<box center orange 70%>{{:bie5782:​03_apostila:​machos.jpg|}}</​box>​  +<box center orange 70%>​{{:​03_apostila:​machos.jpg|}}</​box>​  
-<box center orange 70%>{{:bie5782:​03_apostila:​femeas.jpg|}}</​box>​+<box center orange 70%>​{{:​03_apostila:​femeas.jpg|}}</​box>​
  
 Como os dados não atendem as premissas de um teste t, uma alternativa é substituí-lo por um teste de permutação. Como a hipótese nula é que as duas amostras vêm de populações com a mesma média, ela pode ser simulada permutando-se ao acaso os valores entre os sexos. ​ Como os dados não atendem as premissas de um teste t, uma alternativa é substituí-lo por um teste de permutação. Como a hipótese nula é que as duas amostras vêm de populações com a mesma média, ela pode ser simulada permutando-se ao acaso os valores entre os sexos. ​
Linha 105: Linha 104:
 </​code>​ </​code>​
  
-<box orange center 100% >{{:bie5782:​03_apostila:​freq_relativa.jpg|}}</​box>​+<box orange center 100% >​{{:​03_apostila:​freq_relativa.jpg|}}</​box>​
  
 ==== Modelos Nulos em Ecologia de Comunidades ==== ==== Modelos Nulos em Ecologia de Comunidades ====
Linha 225: Linha 224:
 </​code>​ </​code>​
  
-<box center orange 100%>{{:bie5782:​03_apostila:​histogram_bci.jpg|}}{{:bie5782:​03_apostila:​normal_qq_plot.jpg|}}</​box>​+<box center orange 100%>​{{:​03_apostila:​histogram_bci.jpg|}}{{:​03_apostila:​normal_qq_plot.jpg|}}</​box>​
  
  
Linha 304: Linha 303:
 </​code> ​ </​code> ​
  
-<box orange center 100%>{{:bie5782:​03_apostila:​probabilidadexvalores.png|}}</​box>​+<box orange center 100%>​{{:​03_apostila:​probabilidadexvalores.png|}}</​box>​
  
 As premissas do teste t são que as amostras vêm de populações com distribuições normais que têm variâncias iguais (pelo menos aproximadamente). A distribuição binomial negativa tem uma forma muito diferente da normal, e nela a variância é uma função da média. Assim, duas distribuições binomiais negativas com médias diferentes, como as ilustradas acima, terão variâncias diferentes. Além disso, a distribuição binomial negativa é **discreta**,​ enquanto a normal é **contínua**. As premissas do teste t são que as amostras vêm de populações com distribuições normais que têm variâncias iguais (pelo menos aproximadamente). A distribuição binomial negativa tem uma forma muito diferente da normal, e nela a variância é uma função da média. Assim, duas distribuições binomiais negativas com médias diferentes, como as ilustradas acima, terão variâncias diferentes. Além disso, a distribuição binomial negativa é **discreta**,​ enquanto a normal é **contínua**.
03_apostila/08-simulacao.1600891784.txt.gz · Última modificação: 2020/09/23 17:09 por adalardo